分散式風電場不同時間等級的多目標無功優化控制

邢作霞， 顏寧， 肖婉秋， 厲偉

(1.沈陽工業大學 電氣工程學院，遼寧 沈陽 110870；2. 國網沈陽市于洪區供電公司，遼寧 沈陽 110141)

?

分散式風電場不同時間等級的多目標無功優化控制

邢作霞1， 顏寧1， 肖婉秋2， 厲偉1

(1.沈陽工業大學 電氣工程學院，遼寧 沈陽 110870；2. 國網沈陽市于洪區供電公司，遼寧 沈陽 110141)

針對具有一定動態無功調節能力的雙饋式風力發電機組構成的分散式風電場，為解決其經濟穩定運行，提出一種包含風功率預測的不同時間尺度多目標無功優化控制方法?？紤]風速變化相關性分組-單機預測風電機組無功輸出情況，通過風電機組和SVC共同補償電網無功需求；根據風電預測無功功率信息，采用多目標無功控制快速有效調節其輸出功率以跟蹤無功補償指令。為減少風電場內設備動作次數，選取不同時間級的控制，目標為分鐘級無功控制以有功網損最小為優化目標，秒級的無功控制以電壓偏差最小、電壓穩定裕度最大、短時閃變最小為綜合優化目標，毫秒級的無功控制以機組變流器的瞬間最大無功支撐能力為優化目標進行無功分配。工程算例證明所提策略有效的降低網損、提高電壓支撐能力并保證電網正常的運行。

分散式風電場；功率預測；多目標無功優化;不同時間尺度；模擬退火-粒子群算法

0 引 言

風電作為電源具有隨機性和間歇性，隨著更多大容量風電場的投入運行，風電并網等技術問題越來越突出，集中式大電網對負荷變化的適應能力差，運行不夠靈活。在此背景下，國家提出了發展分散式風電的政策[1-5]。

分散式發電形式相比于集中式發電有以下特點：單機容量小，多機成組并列，逐級升壓送入主電網，發電設備眾多，控制復雜；一般接入原有配電網，接近用戶終端，易于本地消納；風電滲透率增加，潮流雙向流動，風電的隨機波動性將引起電網電壓和頻率不穩定問題[6-9]。由此看來，針對分散式風電的網絡規劃、調度、安全運行等問題需要迫切解決、深入研究。

分散式風電場接入配電網時，傳統的投切電容器不能實現動態無功調節，過多應用連續補償裝置將加大初始投資成本，因此，分散式風電場多采用具有無功調節能力的雙饋式風力發電機組，其無功優化問題實質上就是系統的結構參數及負荷情況給定時，通過對某些控制變量的優化，所能找到的在滿足所有指定約束條件的前提下，使系統的某一個或多個性能指標達到最優時的無功調節手段。對電網進行無功優化可以控制電壓水平和降低有功損耗等，從而改善電能質量等目的[10-11]。

針對風功率預測方面，目前多為采用物理和統計方法進行預測，主要研究范圍在中長期的風速整場預測，如文獻[12]提出了基于粗糙集理論的中長期風速預測，預測時間長，準確率低；文獻[13]采用模型對風電場風速進行短期預測，其未能考慮風場內風速變化相關性；文獻[14]考慮流動相關性對風電場機組分組功率預測，一定程度上提高預測精度。本文在上述研究基礎上提出一種慮風電場內風速變化相關性分組-單機預測方法，實時操作性強，在節約計算時間同時提高預測精度。

針對風電場無功優化控制方面，多采用無功補償裝置進行補償，控制結構單一。如文獻[15]針對風電場的無功控制及優化研究，采用等功率因數原則進行無功分配，但由于各臺機組有功出力情況不同，導致部分機組無功出力過早飽和；文獻[16-17]提出雙饋風力發電機(double fed induction generator, DFIG)與靜止無功發生器(static var generator, SVG)協調無功優化控制，在降低損耗的同時增加了初始成本投資，優化目標單一；文獻[18-21]提出改進粒子群優化算法在多目標無功優化，是一種多目標、多變量、多約束的混合非線性規劃問題，但研究重點在于改進算法對多目標求解。本文在以上研究基礎上提出不同時間等級多目標無功優化控制，通過工程算例證明此控制方法有效的降低網損、提高電壓支撐能力并保證電網正常的運行。

1 分散式風電場無功控制

分散式風電場可看成一個可調度的發電廠，為發揮其協調調度能力，提出考慮風電場內風速變化相關性分組-單機預測多目標無功優化控制。利用風速相關性預測各臺風機的功率，結合當地電網特性，進行風電場級的無功優化控制。分散式風電場無功控制如圖1所示。

圖1 不同時間等級多目標無功控制Fig.1 Multi-timescale multi-objective reactive power optimization

1.1 基于風速變化相關性分組-單機預測

考慮分散式風電場內同一時刻機組的風速及輸出功率具有一定相關性，綜合考慮風電場主導風向、機組海拔高度等因素，將風電場按功率相關性進行分組，使分組區域內機組出力情況相似。但由于分散式風電場風機數目較少，接入點較為分散，受到尾流和遲滯效應影響較大，同一時間捕獲的風速不同，進而根據風速相關性進行功率預測?；陲L電場內風速變化相關性分組-單機預測如圖2所示。

圖2 基于風速變化相關性分組-單機預測Fig.2 Packet-single prediction based on the correlation of wind speed variation

假設同一組別內風速相同，根據風電場主導風向、機組海拔高度等因素進行分組風電功率預測；分組預測后，在每組中選取一臺機組所在位置為中心位置，并綜合考慮機組間地理距離，尾流和遲滯效應影響，根據相關系數計算風速相關性，進而預測出單臺機組功率。

1.2 風電場級無功補償控制論文格式基本要求：

根據分散式風電場接入點不同，考慮經濟有效運行，協調運用雙饋風力發電機組與無功補償裝置進行無功補償，補償原則如下：

通過SCADA檢測控制和采集系統測出風場風速，每臺風機定子側電壓、定子電阻、勵磁感抗、相角和每臺風機的出口的有功功率，無功功率等數據，然后將這些數據通過通訊線纜發送控制中心，控制中心將數據與無功預測極限對比。

當需求量大于總無功預測極限時，將各臺機組按最大無功輸出運行，剩余無功缺少額由SVC補償；

單臺輸出無功功率輸出極限為

(1)

式中：Imax為轉子最大電流值(一般取額定電流值的150%)；Us為定子電壓有效值；Xm為勵磁感抗；Xs為折算后定子側電抗值；Ps為定子的有功功率。

當需求量小于總無功預測極限時，按不同時間尺度進行多目標無功優化控制，整定各臺機組無功輸出值。

1.3 不同時間尺度多目標無功優化

1)分鐘級控制

(2)

式中：NB為參與損耗計算的支路總數；Ploss為區域有功網損；Ui和Uj分別為節點i和節點j的電壓幅值；δij為節點i和j的相角差且δij=δi-δj；Gij為支路電導。

2)秒級控制

在下一個分鐘級周期開始前，進行秒級控制，如圖3所示，將采集到的匯集點電壓與調度中心參考電壓值進行比較，得到電壓偏差值,為了防止設備的頻繁調節，設置電壓死區范圍。

根據國家標準GB/T12326-2008的要求，當滿足長時閃變小于0.25時則可以不需要對短時閃變進行調節。若電壓偏差值在死區范圍內并且短時閃變滿足國標要求，則不需要進行優化，保持上一周期的優化方案，等待下一個分鐘級控制周期。

圖3 秒級控制策略Fig.3 Seconds grade control strategy

若超出死區控制，針對秒級的無功優化控制，系統將以短時閃變最小、電壓偏差最小為綜合優化目標進行電壓控制，控制目標為：

f2=min(c1Pst+c2ΔU)。

(3)

其中，

(4)

式中：Psti為第i個節點的短時閃變；RL和XL電網阻抗的電阻和電抗分量；ΔPi和ΔQi為風電場節點的有功和無功變化量；dlim為Psti=1時的電壓變動參數。Ui為節點i的實際電壓，Urefi為期望電壓值；ΔUimax=Umax-Umin為最大允許電壓偏差；NB為節點數；ΔUi為第i個接入點電壓的偏差；c1，c2為權重系數，且c1+c2=1。

3)毫秒級控制

當在下一個秒級周期開始前，進行毫秒級控制，針對毫秒級的無功優化控制，系統以機組變流器的瞬間最大無功支撐能力為目標，目標函數為

(5)

若滿足優化目標則不需要優化，保持上一周期的優化方案，等待下一個秒級控制周期。

4)約束條件

潮流的約束條件如下：

(6)

式中：PMi為風電場第i節點發出的有功功率；QMi為風電場第i節點發出的無功功率；PNi為風電場第i節點負荷的有功功率；QNi為風電場第i節點負荷的無功功率；Ui為風電場第i節點的電壓；Uj為風電場第j節點的電壓；Bij為風電場第i節點和第j節點之間的電納；N為風電場的節點集合；n是以風電場第i節點為起點所有支路的右端節點集合。

狀態變量的約束條件如下：

(7)

控制變量的約束條件如下：

QiminQiQimax。

(8)

2 SA-PSO在多目標無功優化中求解

通過模擬退火-粒子群算法(particle swarm algorithm based on simulated annealing, SA-PSO)對上述不同時間尺度多目標無功優化進行求解，得出每臺機組無功輸出值，并與粒子群算法(particle swarm optimization, PSO)進行比較，得出系統有功網損不同收斂特性，進而比較兩種算法優劣性。

在物理系統中，SA-PSO是在模擬整個退火中隨機搜索過程，執行步驟包括產生、新解、判斷到接受或舍棄。

其求解不同時間尺度多目標無功優化的流程如下：

1)根據已設定的目標函數、約束條件對一群粒子進行一系列初始化。設粒子規模為種群m，種群中包括各個粒子的速度、位置。與此同時，隨機初始化SA-PSO中各個參數，給定退火速度為α，初始溫度T0，退火終止溫度T1；

2)利用分散式風電場運行數據、負荷數據,在滿足約束條件下進行運行模擬數據分析，每分鐘更新數據，求取系統數據可變情況下優化無功輸出結果；

3)計算適應度函數，選出所經歷過的最好位置Pbest；

4)粒子經歷過的最好位置標記索引號為Gbest，將每個粒子適應度與其比較，當存在新的最好位置，更新索引號；

5)將所有粒子位置限定在位置變化區域以內，更新各個粒子的速度、位置，讓其不超出此位置；

6)設定適應度函數變化量為ΔE，計算任意2個位置ΔE，若ΔE≤0,接受新的值，重新設定新的位置；若exp(-ΔE/T)>rand(0, 1)，同樣接受新的值，重新設定新的位置；否則拒絕,不重新設定新的位置；

7)若接受新值，則降低一定比例溫度，否則，不降溫；

8)若滿足這種收斂條件，則輸出粒子群中最優位置，得出最優解；若不滿足此收斂條件,則返回步驟2，重新進行下一次收斂運算[22]。

3 工程算例分析

采用遼寧省某分散式風電場，該風電場具有分散式風電場場區地形條件，安裝了31臺1.5 MW的雙饋異步發電機，風機出口電壓為690 V，額定同步轉速為1 500 r/min。每臺風機采用1套YB27-1600/10型美式箱變升壓，風電場分4個區域，每個區域的風機各自通過10 kV集電線路接入就地66 kV變電站，并在10 kV母線上安裝一臺容量為5 MVA的SVC。將此風場一年功率數據作為預測基礎(時間：2014年5月至2015年4月)，通過Matlab建立風電場電氣模型，并將其接入IEEE14節點系統進行測試，該系統包含20條支路，支路4～7、4～9、5～6為可調變壓器支路，節點1、2、3、6、8為發電機節點(其中1為平衡節點，2、3、6、8為P-V節點)，其余為P-Q節點；9為無功補償節點。節點電壓上下限位1.10和0.95；分散式風電場通過4個節點接入，節點5接入6臺風力發電機組；節點9接入10臺風電機組和一臺容量為5 MVA的SVC；節點11接入10臺風電機組；節點14接入5臺風力發電機組。

將基于風速變化相關性分組-單機預測結果與物理統計方法進行對比分析，如圖4所示，前者精度較高，偏差率隨著時間推移波動不大，有效提高預測精度。

圖4 不同預測方式偏差率對比結果Fig.4 Contrast results of power deviation rates

為減少隨機波動性對算影響，本文將PSO算法與SA-PSO算法分別迭代100次，根據圖5可以看出經SA-PSO算法優化后，有功網損明顯下降，網損平均下降率為10.31%，下降率較PSO算法明顯提高。

圖5 IEEE14節點系統有功網損收斂特性Fig.5 Performance characterastics for IEEE14-bus system

采用PSO算法與SA-PSO算法對不同時間等級多目標進行無功優化，平均優化結果如表1所示。優化結果較PSO算法明顯提高。

表1 IEEE14 節點系統平均優化結果

仿真計算IEEE14節點系統，發現3個目標是相互沖突、存在競爭，目標基本不可能同時達到最優解，目標同時達到最優的可能性很小。根據對3種優化目標需求選擇權重，求解電力系統多目標優化問題。

4 結 論

本文針對分散式風電場特點，考慮風電場內風速變化相關性進行分組-單機預測出力，根據風電機組實際無功需求綜合調節風電機組和SVC，實現不同時間等級多目標無功優化控制。通過工程算例分析，得出如下結論：

1)考慮分散式風電場風速相關性，對風電機組進行分組-單機預測，與物理統計方法對比，有效提高預測精度，是目前較為先進預測方法；

2)通過無功需求量與總預測極限對比，提出兩種不同形式無功分配方式。當需求量小于總無功預測極限時，按不同時間尺度進行多目標無功優化控制，通過工程算例分析，其有效的減少設備調節次數，降低網損、提高電壓支撐能力并保證電網正常的運行;

3)將PSO算法與SA-PSO算法分別應用于不同時間尺度多目標優化中，發現SA-PSO優化結果較PSO算法明顯提高。

[1] 李俊峰. 中國風電發展報告[M]. 北京: 中國環境科學出版社, 2012: 3-38.

[2] 孫偉卿, 王承民, 張焰, 等. 電力系統綜合節能的有功與無功功率協調優化[J]. 電機與控制學報, 2010, 14(7): 41-47.

SUN Weiqing, WANG Chengmin, ZHANG Yan, et al. Reactive power coordinated optimization in power systems comprehensive energy saving[J]. Electric Machines and Control, 2010, 14(7): 41-47.

[3] HEYDARI H, MOGHADASI, A H. Optimization scheme in combinatorial UPQC and SFCL using normalized simulated annealing[J]. IEEE Transactions on Power Delivery, 2011, 26(3): 1489-1498.

[4] 倪喜軍, 趙劍鋒, 曹武, 等. 開關損耗優化的級聯型逆變器全區域空間矢量調制策略[J]. 電工技術學報, 2012, 27(4): 101-109.

NI Xijun, ZHAO Jianfeng, CAO Wu, et al. Switching loss optimized svpwm algorithm for cascade multilevel inverters in all region[J]. Transactions of China Electro Technical Society, 2012, 27(4): 101-109.

[5] 何娜, 胡安, 高強, 等. 大容量混合有源濾波器多目標優化設計[J]. 電機與控制學報, 2010, 14(11): 49-57.

HE Na, HU An, GAO Qiang, et al. Multi-objective optimal design of hybrid active power filter[J]. Electric Machines and Control, 2010, 14(11): 49-57.

[6] 朱雪凌, 張洋, 高昆, 等. 風電場無功補償問題的研究[J]. 電力系統保護與控制, 2009, 37(16): 68-72.

ZHU Xueling, ZHANG Yang, GAO Kun, et al. Research on the compensation of reactive power for wind farms[J]. Power System Protection and Control, 2009, 37(16): 68-72.

[7] 賈俊川, 劉晉, 張一工. 雙饋風力發電系統的新型無功優化控制策略[J]. 中國電氣工程學報, 2010, 30(30): 87-92.

JIA Junchuan, LIU Jin, ZHANG Yigong. Novel reactive power optimization control strategy for doubly fed induction wind power generation system[J]. Proceedings of the CSEE, 2010, 30(30): 87-92.

[8] 陳寧, 朱凌志, 王偉. 改善接入地區電壓穩定性的風電場無功控制策略[J]. 中國電機工程學報, 2009, 29(10): 102-108.

CHEN Ning, ZHU Lingzhi, WANG Wei. Strategy for reactive power control of wind farm for improving voltage stability in wind power integrated region[J]. Proceedings of the CSEE, 2009, 29(10): 102-108.

[9] 王旭強, 劉廣一, 曾沅,等. 分布式電源接入下配電網電壓無功控制效果分析[J]. 電力系統保護與控制, 2014, 42(1):47-53.

WANG Xuqiang, LIU Guangyi, ZENG Yuan, et al. Analysis on the effects of Volt/Var control method considering distributed generation[J]. Power System Protection and Control, 2014, 42(1): 47-53.

[10] 張平, 劉國頻, 曾祥君, 等. 風電場無功電源的優化配置方法[J]. 電力系統保護與控制, 2008, 36(20): 33-37.

ZHANG Ping, LIU Guopin, ZENG Xiangjun, et al. Optimal allocation of reactive power source for wind farms[J]. Power System Protection and Control, 2008, 36(20): 33-37.

[11] PERDANA A, CARLSON O. Factors influencing design of dynamic reactive power compensation for an offshore wind farm[J]. Wind Engineering, 2013, 33(3): 273-286.

[12] 高爽, 冬雷, 高陽, 等. 基于粗糙集理論的中長期風速預測[J]. 中國電機工程學報, 2012, 32(1): 32-37.

GAO Shuang, DONG Lei, GAO Yang, et al. Mid-long term wind speed prediction based on rough set theory[J]. Proceedings of the CSEE, 2012, 32(1): 32-37.

[13] 卿湘運, 楊富文, 王行愚. 采用貝葉斯-克里金-卡爾曼模型的多風電場風速短期預測[J]. 中國電機工程學報, 2012, 32(35): 107-114.

QING Xiangyu, YANG Fuwen, WANG Xingyu. Short-term wind speed forecasting for multiple wind farms using Bayesian Kriged-kalman mode[J]. Proceedings of the CSEE, 2012, 32(35): 107-114.

[14] 閻潔, 劉永前, 韓爽,等. 考慮流動相關性的風電場機組分組功率預測方法[J]. 現代電力, 2015, 2(1): 25-30.

YAN Jie, LIU Yongqian, HAN Shuang et al. power prediction method for grouping wind turbine generations by considering flow correlation. Modern Electric Power 2015, 2(1): 25-30.

[15] 王琦, 袁越, 陳寧, 等. 多風場接入局部電網的無功協調分配方法[J]. 電力系統保護與控制, 2012, 40(24): 76-83.

WANG Qi, YUAN Yue, CHEN Ning,et al. The cooperating distribution methods of reactive power in multi-wind farms integrated region[J]. Power System Protection and Control, 2012, 40(24): 76-83.

[16] 厲偉, 顏寧, 邢作霞,等. 分散式風電場DFIG與SVC協調無功控制策略 [J]. 電工電能新技術, 2014, 33(7): 18-22.

LI Wei, YAN Ning,XING Zuoxia,et al.Strategy of reactive power control for distributed wind farm operation using SVC and DFIG[J]. Advanced Technology of Electrical Engineering and Energy,2014, 33(7):18-22.

[17] 趙利剛, 房大中, 孔祥玉, 等. 綜合利用SVC和風力發電機的風電場無功控制策略[J]. 電力系統保護與控制, 2012, 40(2): 45-50.

ZHAO Ligang, FANG Dazhong, KONG Xiangyu,et al. A strategy of reactive power control for wind farm operation using SVC and DFIG[J]. Power System Protection and Control, 2012, 40(2): 45-50.

[18] 程杉, 陳民鈾, 黃薏宸. 含分布式發電的配電網多目標無功優化策略研究[J]. 電力系統保護與控制, 2013, 41(10): 45-50.

CHENG Shan, CHEN Minyou, HUANG Yichen. Multi-objective reactive power optimization of distribution system penetrated with distributed generation[J]. Power System Protection and Control, 2013, 41(10): 45-50.

[19] 羅毅, 多靖赟. 基于免疫記憶克隆選擇算法的多目標無功優化[J]. 電力系統保護與控制, 2012, 40(24): 65-70.

LUO Yi, DUO Jingyun. Multi-objective reactive power optimization based on immune memory colonial selection algorithm[J]. Power System Protection and Control, 2012, 40(24): 65-70.

[20] 唐賢倫, 張衡, 唐海, 等. 多Agent結構的混沌PSO在無功優化中的應用[J]. 電機與控制學報, 2013, 17(6): 16-22.

TANG Xianlun, ZHANG Heng, TANG Hai, et al. Chaos particle swarm optimization algorithm based on multi-agent architecture for reactive power optimization[J]. Electric Machines and Control, 2013, 17(6): 16-22.

[21] 范堅堅, 吳建華, 黎憲林, 等. 永磁同步電動機磁鋼的多目標微粒群算法優化[J].電機與控制學報, 2009, 13(2): 173-178.

FAN Jianjian, WU Jianhua, LI Xianlin, et al. Multi-objective particle swarm optimization of alnico in permanent magnet synchronous motor[J]. Electric Machines and Control, 2009,13(2):173-178.

[22] 唐權, 吳耀武. SA-PSO在水火電混合電力系統電源規劃中的應用[J]. 高電壓技術, 2006,32(4): 104-107.

TANG Quan, WU Yaowu. Generation expansion planning of hydro-thermal power system based on SA-PSO[J]. High Voltage Engineering, 2006,32(4):104-107.

(編輯：張 楠)

Multi-timescale multi-objective reactive power optimization of dispersed wind farm

XING Zuo-xia1， YAN Ning1， XIAO Wan-qiu2， LI Wei1

(1.School of Electrical Engineering, Shenyang University of Technology, Shenyang 110870, China; 2.State Grid Corporation Yuhong District Electric Power Company, Shenyang 110141, China)

For distributed wind farm consisting of DFIG with dynamic reactive power regulation,in order to achieve economic and stable operation, a multi-objective reactive power optimization based on wind power forecasting was proposed. Considering the change of the wind speed to predict the reactive power output based on the correlation grouping-single unit. The reactive power demand of the power network was compensated by wind turbine and SVC. According to the wind power forecasting, the multi-timescale multi-objective reactive power optimization wind turbines were adopted considering reactive power forecasting and wind speed fluctuation to track reactive power demand. Choosing different time level control objectives for reducing the numbers of equipment movements, minute grade optimization target is minimum active power loss, seconds grade optimization target are maximum voltage stability margin and minimum short flicker, millisecond grade optimization target is maximum reactive power support capability. Engineering example proves that the proposed strategy reduces the transmission losses of wind farm and improves the ability of supporting voltage effectively.

dispersed wind farm; power forecasting; multi-objective reactive power optimization; multi-timescale; SA-PSO

2015-08-11

國家能源局項目(NY20150303)

邢作霞(1976—)，女，博士，副教授，研究方向為電力系統分析與新能源發電；

顏 寧(1988—)，女，博士研究生，研究方向為分散式風電場無功優化、風儲電站經濟性分析；

顏 寧

10.15938/j.emc.2016.11.007

TM 614

A

1007-449X(2016)11-0046-07

肖婉秋(1967—)，女，碩士，高級工程師，研究方向為微網協調控制技術；

厲 偉(1962—)，男，博士，教授，博士生導師，研究方向為高電壓試驗技術、絕緣在線檢測等。